Le cachalot, Physeter macrocephalus le plus grand des odontocètes, a été longtemps exposé à la pêche pour extraire l'huile contenue dans sa tête (spermaceti), et est maintenant vulnérable. Les cachalots nagent dans divers endroits du globe et atteignent les plus grandes profondeurs, où ils chassent par écholocation. Ils émettent des sons, des clics à large bande, à structure multi-pulsée générée par des réflexions intra-tête. Ces clics contiennent de l'information sur la taille de l'animal et sur son orientation, reposant sur les délais entre les pulses qui le composent (intervalle inter-pulse 'IPI'). Ces mesures sont utiles dans la préservation et les efforts de suivi populationnel du cachalot, puisqu'il est impossible de filmer ces mammifères nageant en grandes profondeurs.Les avancées technologiques permettant un essor considérable du nombre d'enregistrements sous-marins. Des algorithmes d'analyse automatiques sont alors requis pour le suivi de cette population ou des études comportementales et mesures de protection. La littérature offre une variété de méthodes pour le calcul de l'IPI. Cependant, elles souffrent d'un mélange des différents délais entre pulses résultant en une estimation de l'IPI peu précise et, par conséquent, de la taille de l'animal. De plus, ce mélange des différents délais entre pulses ne permet pas l'extraction de données sur l'orientation de l'animal. Dans cette thèse, une nouvelle méthode pour une analyse fine de l'IPI est présentée. Elle ne mélange pas les différents délais entre pulses, mais sélectionne les pulses à travers une analyse combinatoire et statistique. Il en résulte une meilleure estimation de la taille du cachalot. De plus une information supplémentaire, sur son orientation, est extraite. Notre algorithme est comparé avec ceux de l'état de l'art. Nous en discutons ses forces et faiblesses.Les résultats expérimentaux sont donnés autant sur des exemples avec un ou plusieurs cachalots émettant en même temps, que sur des données obtenues en différentes zones géographiques (France, Italie, Etats-Unis) et à partir de différents systèmes d'enregistrement. Ceci démontre la robustesse de la méthode proposée, et donne des perspectives pour le suivi des cachalots à l'échelle du globe. / The sperm whale, Physeter macrocephalus, the largest odontocete has been exposed for years to whaling due to the presence of liquid wax located in its head (spermaceti). This species is now considered as vulnerable. Sperm whales are located in various oceans and seas around the world. These animals are able to reach the deepest depths, where they use an echolocation technique to hunt. They emit broadband clicks that are comprised of a multi-pulse structure resulting from intra-head reflexions(spermaceti). These clicks contain information about the length of the animal and on its orientation, which reside in the delays between the pulse structure within the clicks, known as the Inter-Pulse-Interval (IPI). Measurement of these IPIs are determinant in the in the global preservation and the monitoring of sperwhales population since it is highly difficult to obtain visual clues of these deep-diving mammals.Moreover, the increasing technological advances have enabled the obtention of larger amount of underwater recordings. Therefore, the use of computational methodologies to automatically analyze the sperm whales click sounds have become a necessity in order to carry out populations monitoring and marine ecosystems studies. The current literature offers a variety of methodologies to calculate the IPI. However, these methodologies suffer from a merging of the different pulse delays and thus leading to less accurate estimation of the IPI and, in turn, of the whale's size. Moreover, from this merging methods no additional information regarding the orientation of the sperm whale can be easily extracted. In this thesis work, a new methodology for accurate IPI estimation is presented without relying on the merging of the different pulse delays, but, instead, by selecting the unique candidate pulse through a combinatorial and statistical analysis resulting in a better precision in the final estimation of the sperm whale's size and providing additional information on the whale's orientation.Our methodologies are compared with the known state of the art algorithms and their strengths and weaknesses are discussed. Experimental results are showcased of single and multi-whale examples from a variety of data obtained in different locations such as France, Italy and Canada and diverse acquiring systems. This strategy permits to testify and evaluate the robustness of the proposed methods and give perspectives in sperm whale monitoring at a global scale.

Le cachalot, Physeter macrocephalus le plus grand des odontocètes, a été longtemps exposé à la pêche pour extraire l'huile contenue dans sa tête (spermaceti), et est maintenant vulnérable. Les cachalots nagent dans divers endroits du globe et atteignent les plus grandes profondeurs, où ils chassent par écholocation. Ils émettent des sons, des clics à large bande, à structure multi-pulsée générée par des réflexions intra-tête. Ces clics contiennent de l'information sur la taille de l'animal et sur son orientation, reposant sur les délais entre les pulses qui le composent (intervalle inter-pulse 'IPI'). Ces mesures sont utiles dans la préservation et les efforts de suivi populationnel du cachalot, puisqu'il est impossible de filmer ces mammifères nageant en grandes profondeurs.Les avancées technologiques permettant un essor considérable du nombre d'enregistrements sous-marins. Des algorithmes d'analyse automatiques sont alors requis pour le suivi de cette population ou des études comportementales et mesures de protection. La littérature offre une variété de méthodes pour le calcul de l'IPI. Cependant, elles souffrent d'un mélange des différents délais entre pulses résultant en une estimation de l'IPI peu précise et, par conséquent, de la taille de l'animal. De plus, ce mélange des différents délais entre pulses ne permet pas l'extraction de données sur l'orientation de l'animal. Dans cette thèse, une nouvelle méthode pour une analyse fine de l'IPI est présentée. Elle ne mélange pas les différents délais entre pulses, mais sélectionne les pulses à travers une analyse combinatoire et statistique. Il en résulte une meilleure estimation de la taille du cachalot. De plus une information supplémentaire, sur son orientation, est extraite. Notre algorithme est comparé avec ceux de l'état de l'art. Nous en discutons ses forces et faiblesses.Les résultats expérimentaux sont donnés autant sur des exemples avec un ou plusieurs cachalots émettant en même temps, que sur des données obtenues en différentes zones géographiques (France, Italie, Etats-Unis) et à partir de différents systèmes d'enregistrement. Ceci démontre la robustesse de la méthode proposée, et donne des perspectives pour le suivi des cachalots à l'échelle du globe.